00:00:03
聚宽投资动态分享：团队、策略、产品与服务全面更新
本次路演聚焦于聚宽投资的最新进展，涵盖团队与人才建设、策略研发与迭代、产品线规模与业绩，以及运营服务与投教创新。分享中强调了在市场站上4000点的背景下，如何做出明智的投资决策，并展示了公司在多方面的新举措，为投资者提供了全面的视角和深入的见解。
00:02:42
聚宽人才密度提升与公司治理优化：股权回购与虚拟股权激励
聚宽公司通过提升人才密度，引入顶级机构人才，优化投研协作模式，实现核心团队长期稳定。公司完成外部股权回购，股权更加纯粹，新增虚拟股权激励20位同事，强化团队主人翁意识与创业投入度，签署股权协议同事伴随竞业协议，深度捆绑共同前进。
00:07:53
顶尖人才聚焦与协作模式创新：虚拟股权激励下的成长共享
讨论了在学术界顶会、竞赛金牌及科技机构顶尖人才的聚焦性选拔，以及采用流水线加课题制的协作模式。介绍了虚拟股权激励的实施，旨在共同创造、共享成长，计划年底进行首次分红，未来每年有机会分红。
00:10:48
AI驱动投研与策略迭代：聚宽科技的最新进展与全栈自研系统
分享聚焦于AI在投研领域的应用深化，从20%到60%以上的因子挖掘由AI模式完成，技术投入显著增加，CPU核数峰值达40万，数据存储量超PB，GPU算力峰值超过200千万亿次。聚宽科技实现全栈自研，涵盖投研、运营、服务系统，推出聚宽everything系统，提供策略运行指标、风格暴露等详细信息，旨在构建透明厨房，提升投资者认知，计划年底上线，助力认知内收益获取。
00:15:42
策略迭代与换手率提升：聚宽业务线最新进展
讨论了过去两年每季度的大版本策略迭代，特别是Q3新策略上线导致的日换手率从0.3倍提升至0.4倍，年化收益增益小几个点。介绍了聚宽业务线的矩阵，包括从300到A500等宽基指数，以及7、8月份上线的基于300和2000基准的非线性系列，长期投资体验良好。
00:18:09
量化投资策略与风险控制详解：追求稳健超额收益
讨论了量化投资中的风险约束，包括个股集中度、风格偏离度及行业偏离度的控制，强调长期追求纯粹超额收益。分析了不同指数增强策略的业绩表现，指出小票风格的超额更纯粹，而大票风格的占比更高。介绍了当前产品线规模与结构，重点提及中证500、全指增强及1000、2000指增的规模与业绩特点，强调了非线性系列作为新推产品的关注点。
00:26:12
量化选股与指增策略：大票小票选择与超额收益分析
讨论了量化选股产品的上线准备，分析了大票与小票在指增策略中的表现，强调小票在超额收益上的优势及大票在贝塔波动上的稳定性，建议投资者根据自身需求选择合适策略。
00:33:41
八月初至九月末超额回撤分析及风格波动影响探讨
讨论了八月初至九月末超额回撤的原因，分析了全市场跑赢指数的股票比例与超额收益的关系，指出风格极端波动对回撤的影响。强调长期收益主要来源于阿尔法，短期风格波动不影响整体收益趋势。通过不同系列产品的超额收益拆解，揭示大票风格波动大于小票的特点。
00:38:05
投资策略选择：短期贝塔、长期阿尔法与过程体验
讨论了三种投资策略选择角度：短期贝塔关注指数波动与回撤，推荐300指增或A500指增；长期阿尔法不惧指数波动，追求超额收益，建议配1000指增或2000指增；过程体验注重收益波动与回撤控制，提倡大小票均衡配置，如全指增强或非线性指数增强策略。
00:42:26
投资策略选择：根据风险偏好匹配适合的产品
对话围绕投资策略选择展开，详细介绍了四种基于不同风险承受能力和收益预期的方案，包括追求稳定收益的中性策略、希望获取行情收益的同时控制回撤的300或A500指增、寻求更高超额收益的中等市值指增，以及追求极致超额收益的小市值指增。强调没有绝对的对错，关键在于找到最适合自己的投资方案。
00:49:02
懂投资知风险：彼得林奇教你如何在市场波动中保持冷静
分享了彼得林奇关于投资的重要观点，即在面对市场波动时，投资者应清楚了解自己所投资产品的特性、风险与收益来源。只有充分认知，才能在市场下跌时不被吓跑，坚持持有，最终获得预期收益。强调了对指增产品阿尔法和贝塔特性的理解，有助于投资者更好地管理波动，实现长期收益积累。
00:51:05
择时难辨：股市高点与估值的深度探讨
讨论了股市点位高与低的判断标准，指出经济长期增长下股价应反映价值增长，但短期波动大，难以准确择时。通过PE和PB指标分析中证800当前估值，并强调在市场波动中卖出与重新买入的不确定性及挑战，建议投资者理性看待市场波动，避免盲目择时。
00:57:28
长期持有与择时策略：超额收益的积累与风险承担
讨论了在市场高点买入并长期持有的策略，以及在极端市场条件下进行择时的重要性。通过分析中证500指数的历史表现，强调了在常规市场波动中坚持持有以获取超额收益，而在市场极度高估或低估时进行择时的必要性。个人投资组合显示了对中证2000指数的高仓位持有，体现了对长期超额收益积累的信心。
01:02:16
解析不同指数PE差异与中证1000指增策略表现
对话探讨了沪深300、中证500、中证1000及中证2000等指数的PE倍数差异，指出小市值指数因更大成长空间而享有更高PE。以寒武纪、苹果、英伟达、特斯拉为例，说明企业成长阶段影响PE估值。此外，介绍了中证1000指增策略的历史表现，强调其超额收益显著，今年以来已实现22%-23%的超额收益。
01:04:53
1000指数投资策略解析：稳健选择与超额计提的双面性
讨论了1000指数相较于2000指数在泡沫和回撤方面的优势，以及聚宽在1000指数指增产品上的小规模和高容量特点。强调了超额计提策略的两面性，即在指数上涨时对投资者更有利，但在下跌时可能造成不利影响。此外，还提及了1000指数的长期稳定超额收益和近期表现，建议投资者根据市场预期和个人风险偏好选择合适的产品。
01:09:48
1000指增与500指增超额胜率对比及服务支持策略
对比1000指增与500指增的超额胜率，1000指增表现更优，无月度回撤，成分股分散，日换手率适中。强调披露过程指标，展示40支产品业绩一致性，彰显策略信心与责任心。
01:11:31
投资透明与技术驱动：构建信任与卓越的投研生态
讨论了通过详细披露过程指标、提高运营自动化水平以及持续探索AI驱动投研等措施，旨在增强投资者信任，追求极致服务与技术，最终实现投资者心宽财聚的投资理念。强调了透明度、技术投入与责任感在构建高效投研生态中的重要性。
01:16:46
中证2000与中证1000投资策略深度解析
分享了中证2000与中证1000的选择逻辑，强调长期2000可能带来更高超额收益。指出激进投资者应选2000，稳健投资者选1000。讨论了红利指数的低波特性及与300指增的相似性，建议均衡持有大小票。解释了指增产品持续满仓积累超额收益的策略，以及通过定制专户加杠杆增加进攻性的方法。
01:20:52
投资策略：根据投资期限选择合适产品的讨论
对话围绕投资期限与产品选择展开，建议五年以上投资者可考虑高波动产品，如2000指数，而三四年以内投资者应避免激进产品，推荐300A500等相对稳定产品。强调短期投资者需谨慎，因高回撤可能需要高超额收益才能回本。
01:22:07
混合策略平衡产品解析：对冲六号与多策略产品对比
讨论了对冲六号作为高频股指期货日内策略加中性策略的低波特性，及其最近一年约8%收益与低回撤表现。提及多策略平衡产品，如中证2000与中证五号等同策略产品的一致性。分析了中小票指数如1000、2000的超额收益稳定性，建议关注此类指数以减少超额波动焦虑。
01:24:55
A500指数超额修复周期与市场波动分析
讨论了A500指数的超额修复周期，指出历史上最长修复周期约四五个月，常规周期为一两个月或几周。A500指数相较于沪深300波动较小，超额收益略高，但整体波动性较低。强调了中周期策略下，即使出现负超额，长期胜率仍保持较高水平，建议投资者保持信心，关注长期表现。
01:27:15
量化投资策略分析：盘整与快速上涨的影响及量选与量签收益对比
对话讨论了量化投资在盘整和快速上涨行情中的适应性，指出盘整因大样本更友好，而快速上涨则因小样本不那么适应。同时，对比了量选与量签的收益，强调了量选在追求长期最大化收益上的优势，尤其是在当前A股格局未发生根本变化的背景下，量选与2000指增表现相近，但量选的波动性更大，适合追求长期收益的投资者。
01:30:04
量化投资策略与市场波动应对分析
讨论了量化投资策略在市场波动中的表现，包括超额收益、PE比率分析、产品选择建议及员工跟投情况，强调策略稳定性与长期视角，提醒避免短期追高风险。
01:40:17
高频策略与市场成交量关系及量化赎回管理解析
讨论了高频策略在不同市场成交量下的表现，指出成交量大时高频策略收益高且回撤小，但成交量低时表现不佳。量化策略面对赎回有高流动性优势，即便大规模赎回影响有限。提及量化产品开放周期调整及员工稳定性，强调核心团队稳定并持续优化人才结构。
01:47:29
量化私募平台数据治理与应届毕业生培养机制解析
对话中详细介绍了量化私募平台在数据治理方面的十年历史经验，强调了代码迭代快速但上线稳定的策略控制，以及应届毕业生的系统化培养机制。同时，提及了风控措施和市场参与限制，最后呼吁投资者持续迭代认知，理性投资。